Oggi analizziamo cos’è l’intelligenza artificiale: un argomento di cui si parla moltissimo non solo nella comunicazione digitale ma anche nella società.
Si tratta di un insieme di tecnologie progettate per analizzare dati, riconoscere schemi e produrre risposte coerenti rispetto alle indicazioni presentate.
L’IA è un’innovazione meno recente di quanto non possa sembrare ed è stata per molti versi anticipata dalla letteratura, in particolare dalla fantascienza.
Nel marketing e nella SEO viene utilizzata a vari livelli, in particolare per:
- interpretare testi;
- individuare le connessioni tra concetti;
- analizzare i dati e supportare il processo decisionale;
- ottimizzare il processo di editing.
Comprendere quindi cos’è l’intelligenza artificiale è importante sia nell’ottica di ottimizzarne le potenzialità, sia perché questo influisce direttamente sulla visibilità online.
Definizione di IA (senza buzzword)
Per cercare di essere i più chiari possibili su cos’è l’intelligenza artificiale riportiamo la definizione di IBM, particolarmente esaustiva:
“L’intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia che consente ai computer e alle macchine di simulare l’apprendimento umano, la comprensione, la risoluzione dei problemi, il processo decisionale, la creatività e l’autonomia.”
Chi ha inventato l’intelligenza artificiale? Come per tutte le grandi intuizioni della storia si tratta, è stata ottenuta attraverso vari passaggi, comunicazioni, menti e commistioni.
Le origini risalgono ai tempi antichi ma per lo sviluppo dei prodromi che hanno portato al fenomeno odierno si è dovuto attendere fino agli anni Cinquanta del Novecento e all’opera di John McCarthy: colui che è considerato unanimemente tra i padri fondatori dell’IA per una ragione molto semplice.
È a McCarthy che si deve l’espressione “intelligenza artificiale”, introdotta per la prima volta in via ufficiale durante una conferenza presso il Dartmouth College.
Correva l’anno 1956 e ciò ha segnato l’inizio dal punto di vista formale di una disciplina che ha come fondamento il linguaggio di programmazione LISP.
Il LISP ha dato adito agli sviluppi successivi: machine learning (anni Ottanta), deep learning (dal 2010) e intelligenza artificiale generativa (dal 2020). Ed è proprio quest’ultima tecnologia al centro delle innovazioni più significative dell’epoca odierna.
Come funziona: modelli, training, dati
Entriamo ora più nei dettagli su come funziona l’intelligenza artificiale. Per comprenderlo pienamente è necessario partire da un presupposto.
L’IA non “pensa” in senso umano, piuttosto elabora informazioni attraverso modelli matematici addestrati su grandi quantità di dati; un po’ come una calcolatrice, come un computer, come un robot.
Lo fa simulando le capacità umane, in particolare quelle del cervello e del sistema nervoso, all’interno di un processo di apprendimento impostato nel cosiddetto training: una fase in cui il sistema analizza esempi, individua schemi ricorrenti e sviluppa la capacità di produrre risposte coerenti.
Esistono diversi modelli per l’addestramento. Il primo step si è registrato con l’introduzione del machine learning e dunque con le tecniche di apprendimento supervisionato, dove sussiste un supporto considerevole lato umano.
Il machine learning è poi evoluto nel deep learning, che è invece una forma di apprendimento non supervisionato, più affidabile e rapida, che si articola a sua volta in più categorie: apprendimento semi-supervisionato, auto-supervisionato, per rinforzo e per trasferimento.
E arriviamo infine ai sistemi più recenti, come quelli utilizzati nella SEO e nel marketing, i quali si basano sulle architetture avanzate dei Large Language Model tipici dell’AI generativa, che si avvale proprio dei modelli dei deep learning.
Questi modelli analizzano grandi quantità di dataset testuali per comprendere il linguaggio e generare risposte testuali pertinenti rispetto a un determinato contesto.
La qualità dell’output dipende dalla qualità e quantità dei dati utilizzati durante l’addestramento e dalla capacità del modello di individuare connessioni significative tra le informazioni.
Per questo motivo, l’IA non produce verità assolute ma risultati probabilistici, che richiedono sempre una valutazione critica e una solida formazione nell’utilizzo della tecnologia.
Casi d’uso SEO e marketing
Soffermiamoci ora sulle applicazioni dell’intelligenza artificiale nel marketing nonché nella SEO. Si tratta in particolare di quelle che seguono:
- automatizzazione di attività ripetitive e soggette all’errore umano: ci riferiamo in particolare a quelle della social media automation e dell’e-mail marketing;
- personalizzazione dei contenuti: l’IA viene utilizzata non solo all’interno dei processi di editing del SEO copywriting, che permette di ottimizzare in termini di standard qualitativi, ma nella creazione dei piani editoriali;
- analisi dei dati: un aspetto trasversale a più attività del marketing e centrale nella SEO. L’IA generativa si rivela di supporto specialmente nell’analisi predittiva e nella segmentazione avanzata del pubblico target;
- campagne di advertising: non sono correlate direttamente alla SEO, con cui però devono condividere obiettivi e focus. L’IA è poi inserita dalle piattaforme di advertising online, come quelle di Google e Meta;
- generazione di lead qualificati: dando modo di migliorare il processo di acquisizione dei clienti, più improntato alla qualità piuttosto che alla quantità.
A questi ambiti si aggiungono le applicazioni legate alla comprensione semantica dei contenuti. Quest’ultima è particolarmente rilevante nella SEO, dove aiuta a organizzare le informazioni più complesse, individuando i pattern ricorrenti nel comportamento degli utenti.
Ciò si traduce in un supporto nell’analisi delle SERP, nello studio delle query e nella definizione dei cluster tematici.
L’intelligenza artificiale è dunque di supporto soprattutto nell’elaborazione delle informazioni e nell’accuratezza di diverse attività operative.
Utilizzata professionalmente, crea un paradosso nei professionisti del marketing: non comporta meno tempo, si ha però una procedura più di valore.
Rischi, bias e limiti
Ora vediamo perché l’IA è pericolosa, se non fruita nel modo opportuno, coniugando formazione, capacità critica, studio e competenza della materia.
La ragione principale risiede nei cosiddetti bias, ovvero le distorsioni prodotte dall’algoritmo all’interno dei risultati, legate sia a misunderstanding nell’interazione con l’essere umano – all’interno del prompt dunque – sia a qualcosa che non ha funzionato nella fase di training.
I bias sono correlati a più fattori e sono i responsabili di quelle che fino a poco tempo fa erano soprattutto “risposte fantasiose” e che oggi si traducono in risultati di ricerca non sempre pertinenti ed esaustivi.
Le conseguenze legate a questa pericolosità dell’intelligenza artificiale? Vediamole insieme:
- diffusione di informazioni errate oppure imprecise o non aggiornate;
- diffusione di stereotipi;
- conseguimento di discriminazioni.
Per questo occorre non solo verificare su più piattaforme che una certa informazione risulti davvero affidabile e pertinente, ma anche utilizzare gli strumenti di volta in volta opportuni di IA generativa.
Oggi esistono infatti più piattaforme, ognuna con strumenti specifici e caratteristiche differenti. Ed è proprio la padronanza di queste peculiarità che permette di fare la differenza.
Quale IA usare? Criteri di scelta
Prima ancora di analizzare quale piattaforma utilizzare sfatiamo subito un mito. Per ottimizzare le potenzialità dell’IA l’ideale è optare per dei piani a pagamento, attraverso la redazione di flussi di lavoro strutturati.
Il consiglio è quindi di studiare le specificità delle soluzioni più comuni (ChatGPT, Claude, Gemini e Perplexity), investendo in formazione e nella prova dapprima dei piani evoluti per poi valutare un piano a pagamento in linea con i propri obiettivi. Questo permette di addestrare il chatbot a propria “immagine e somiglianza”, valutandone la massima efficienza.
In linea generale, Claude vanta standard eccellenti per le procedure più sofisticate e persino per la scrittura, mentre ChatGPT rimane l’IA più trasversale nonché quella più accurata nelle ricerche più difficili. Questo a patto di utilizzare la funzione DeepResearch, più lenta nella risposta ma più accurata.
Da non sottovalutare le funzioni dell’IA di Google, in particolare AI Mode e per le immagini Nano Banana. Stessa cosa per quanto riguarda Canva, dove le soluzioni più innovative sono proprio quelle implementate con l’IA.
Si potrebbe parlare ancora a lungo di cos’è l’intelligenza artificiale e su come utilizzarla nel marketing e nella SEO. Il consiglio vero è però quello di restare vigili, curiosi e critici, ma anche di confrontarsi costantemente con persone con una preparazione verticale.
